Questions tagged «mae»

为什么要使用均方根误差（RMSE）而不是均方根绝对误差（MAE）？ 你好 我一直在研究在计算中产生的误差-我最初将误差计算为均方根标准化平方误差。 仔细观察，我发现平方误差的效果比较小的误差赋予更大的权重，将误差估计偏向奇异的异常值。回想起来，这是显而易见的。 所以我的问题是-在什么情况下，均方根误差比平均绝对误差更适合度量误差？后者对我来说似乎更合适，或者我缺少什么？ 为了说明这一点，我在下面附加了一个示例： 散点图显示了两个具有良好相关性的变量， 右边的两个直方图使用标准化的RMSE（顶部）和MAE（底部）绘制了Y（观察到的）和Y（预测的）之间的误差。 该数据没有明显的异常值，MAE的误差低于RMSE。除了使用MAE之外，是否有任何一种合理的方法来使用一种误差度量来代替另一种误差度量？

58 least-squares  mean  rms  mae 

摘自Rob J Hyndman和George Athanasopoulos的《预测：原理和实践》教科书，特别是准确性测量部分： 最小化MAE的预测方法将导致对中位数的预测，而最小化RMSE则将导致对均值的预测 有人可以对为什么将MAE最小化导致预测中位数而不是均值给出直观的解释吗？在实践中这意味着什么？ 我问一个客户：“对于您来说，使平均预测更准确或避免非常不准确的预测对您而言，更重要的是什么？” 他说，使均值预测更准确具有更高的优先级。因此，在这种情况下，我应该使用MAE还是RMSE？在阅读此引文之前，我相信MAE在这种情况下会更好。现在我怀疑。

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

MAD =平均绝对偏差MSE =均方误差 我已经从各个地方看到了建议，尽管使用了MSE，但仍存在一些不良质量（例如http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf，其在第8页上指出：“人们普遍认为MAD是比MSE更好的标准。但是，从数学上讲，MSE比MAD更方便。“） 除此之外，还有什么呢？是否有一篇论文彻底分析了各种测量预测误差的方法是否合适的情况？我的Google搜索未显示任何内容。 在/programming/13391376/how-to-decide-the-forecasting-method-from-the-me-mad-mse-sde中询问了与此类似的问题，并要求用户张贴在stats.stackexchange.com上，但我认为他们从未这样做过。

15 forecasting  error  mse  mae 

我正在实施交叉验证并计算错误度量标准，例如RMSE，R2R2R^2，MAE，MSE等。 RMSE和MAE可以具有相同的值吗？

9 cross-validation  rms  mae